基于因子分析法估計(jì)二氧化碳排放量的影響因素

楊光艷 李星 李天琪

【摘要】全球氣候變暖已經(jīng)成為不爭(zhēng)的事實(shí)，而造成這種情況的主要原因是溫室氣體的大量排放.由全球氣候變暖所引起的氣候變化已經(jīng)嚴(yán)重影響了人類社會(huì)的生存與發(fā)展，二氧化碳減排問(wèn)題成為學(xué)術(shù)界十分關(guān)心的熱點(diǎn)問(wèn)題.本文基于數(shù)學(xué)學(xué)科中的數(shù)據(jù)分析角度提出一個(gè)新的估計(jì)二氧化碳排放量的新方法，并使用2000年中國(guó)2 240個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù)，利用SPSS軟件通過(guò)因子分析法研究了人口、經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)中國(guó)各地區(qū)二氧化碳排放量影響的估計(jì).研究結(jié)果表明：人口數(shù)量密集、GDP高的地區(qū)往往二氧化碳的排放量更高.

【關(guān)鍵詞】二氧化碳排放；區(qū)域差異；SPSS；ArcGIS；因子分析

一、引 言

面對(duì)快速增長(zhǎng)的二氧化碳排放量和不斷增大的國(guó)際二氧化碳減排壓力，我國(guó)于2009年提出：到2020年中國(guó)單位GDP二氧化碳排放強(qiáng)度比2005年下降40%～50%的目標(biāo)，這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)依賴于地方層面的節(jié)能減排.因此，探討我國(guó)不同省份的二氧化碳排放量，不僅有助于科學(xué)制定二氧化碳減排標(biāo)準(zhǔn)，而且也是我國(guó)今后制定區(qū)域低碳發(fā)展戰(zhàn)略和相關(guān)政策的重要依據(jù).

我國(guó)幅員遼闊、自然資源分布不均，這些原因不僅導(dǎo)致我國(guó)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大差異，還使得區(qū)域間的二氧化碳排放量參差不齊[1].York[2]利用STIRPAT模型研究了二氧化碳排放量與人口之間的關(guān)系；Coondoo[3]還從Granger因果關(guān)系的角度分析了二氧化碳排放量和人均收入之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)不同的國(guó)家存在不同的因果關(guān)系.劉華軍等[4]則利用基尼系數(shù)測(cè)算了中國(guó)二氧化碳排放的地區(qū)差異并進(jìn)行了分解.徐大豐[5]根據(jù)碳排放主流算法估算了我國(guó)東、中、西部三大地區(qū)碳排放總量和三大區(qū)域分行業(yè)碳排放總量.張雷等[6]通過(guò)產(chǎn)業(yè)-能源關(guān)聯(lián)和能源-碳排放關(guān)聯(lián)兩個(gè)基本評(píng)價(jià)模型，解析中國(guó)碳排放區(qū)域格局變化的原因.

以上研究所涉及的研究關(guān)系較為單一，基于以上研究，本文利用能夠綜合考慮多因素的方法來(lái)估計(jì)各地區(qū)的二氧化碳排放量.即，根據(jù)2000年中國(guó)2 240個(gè)地區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用因子分析法，研究了地方人口、GDP等數(shù)據(jù)對(duì)二氧化碳排放量的估計(jì).

二、模型及方法簡(jiǎn)介

（一）模型簡(jiǎn)介

（二）方法簡(jiǎn)介

確定因子載荷、因子旋轉(zhuǎn)和計(jì)算因子是進(jìn)行因子分析的三個(gè)關(guān)鍵步驟.

1.確定因子載荷

其中，A為因子載荷矩陣，R為原始變量的相關(guān)陣，X為原始變量.

三、研究區(qū)域及其劃分

本研究中研究了我國(guó)2000年的2 240個(gè)地區(qū)的數(shù)據(jù).

四、結(jié)果與分析

我們運(yùn)用SPPS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.由于所選數(shù)據(jù)涉及的參數(shù)眾多，為簡(jiǎn)化分析我們選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為61.30%的前4個(gè)公共因子.

根據(jù)第二部分的原理方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中每個(gè)樣本數(shù)據(jù)都包括66個(gè)指標(biāo)（見(jiàn)表1）.

下面我們將各因子的方差貢獻(xiàn)率占四個(gè)因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)重來(lái)進(jìn)行加權(quán)匯總，從而得出各城市的綜合得分F，如表2所示.

在人口規(guī)模因子F1上得分最高的前100個(gè)城市集中分布在廣州市、山東省，說(shuō)明伴隨著2000年的跨世紀(jì)發(fā)展浪潮，廣州市、山東省有大量的外來(lái)人員進(jìn)城務(wù)工，從而造成居住人口高度密集的情況.在GDP規(guī)模因子F2上得分最高的前100個(gè)城市集中分布在廣東省、福建省、浙江省、江蘇省、山東省、河北省和遼寧省等沿海省份，說(shuō)明隨著改革開(kāi)放和社會(huì)主義現(xiàn)代化的發(fā)展，沿海城市憑借便利的政策和交通條件給自身的發(fā)展帶來(lái)了新的機(jī)遇；在建設(shè)規(guī)模用地因子F3上得分最高的前100個(gè)城市集中分布在安徽省、江蘇省、黑龍江省、吉林省、遼寧省等省份，為響應(yīng)祖國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，東北老工業(yè)發(fā)展基地在建設(shè)上、生產(chǎn)上有了更大的投入，相應(yīng)地土地建設(shè)也隨之變多；在降水量規(guī)模因子F4上得分最高的前100個(gè)城市集中分布在重慶市、廣西壯族自治區(qū)、湖南省、安徽省、福建省、浙江省等市、自治區(qū)及省份，降水量多的地方，空氣粉塵數(shù)量就相對(duì)較少，空氣質(zhì)量也相對(duì)較高.

將各城市在四個(gè)主因子上的得分進(jìn)行加權(quán)綜合，就得到了綜合得分.我們利用綜合得分來(lái)分析城市的二氧化碳排放量，在綜合得分F上得分最高的是廣州市、北京市、江蘇省、山東省等.再結(jié)合各因子得分進(jìn)行分析，廣州市在人口規(guī)模上基數(shù)比較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，但在建設(shè)方面相對(duì)得分較低，說(shuō)明隨著改革開(kāi)放，廣州市在2000年的時(shí)候就已經(jīng)基本完成與經(jīng)濟(jì)相關(guān)的建設(shè).在此基礎(chǔ)上，我們可以得出這樣的結(jié)論：廣州市的二氧化碳排放多基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的產(chǎn)物.廣西壯族自治區(qū)雖與廣東省毗鄰，但是由于其地理位置的原因，年降水量較多且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高，人口基數(shù)小，所以相應(yīng)的二氧化碳排放量也相對(duì)較低.

五、結(jié) 論

本文在基于前人研究的基礎(chǔ)上，將相關(guān)結(jié)果與前人的研究結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證，結(jié)果證明本文研究方向與研究結(jié)果是正確且有效的.基于本文的研究基礎(chǔ)，也進(jìn)一步說(shuō)明了：為了我國(guó)的二氧化碳減排事業(yè)的發(fā)展，我們應(yīng)該去找尋更加豐富的方法去估計(jì)或測(cè)量二氧化碳的排放量，使我們的研究能夠殊途同歸，為祖國(guó)的發(fā)展獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策.

同時(shí)，針對(duì)本文的研究結(jié)果，我們提出以下建議：第一，人口基數(shù)大、GDP高的地區(qū)應(yīng)該在不影響自身發(fā)展的同時(shí)，多承擔(dān)減排責(zé)任.可采用能源效率或是提高技術(shù)手段，利用科技的力量提升自身減排能力并為祖國(guó)減排政策做出貢獻(xiàn).第二，發(fā)展西部.將東、中部的高精尖技術(shù)引進(jìn)西部，使其技術(shù)手段提升上去，并利用發(fā)展西部的機(jī)會(huì)，將東、中部人口轉(zhuǎn)移到西部，以緩解東、中部人口壓力.第三，推行低碳價(jià)值理念.要在全社會(huì)建立可持續(xù)發(fā)展的價(jià)值觀念，使得在人口基數(shù)不變的情況下，人均碳排放量降低.在推行減排政治理念的同時(shí)，要因地制宜，制定出符合各地發(fā)展的減排政策.

【參考文獻(xiàn)】

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